Seaborn 如何在箱线图中添加均值

在本文中，我们将介绍如何使用Seaborn库在箱线图中添加均值。Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，提供了一种简洁而直观的方式来创建各种统计图表，包括箱线图。

阅读更多：Seaborn 教程

简介

箱线图是一种常用的统计图表，用于展示一组数据的分布情况。在一个箱线图中，箱体表示了数据的中位数和四分位数，而须部和异常值则展示了数据的范围和异常情况。均值在箱线图中通常不可见，但我们可以通过一些技巧将其添加到图表中以提供更多信息。

使用Seaborn创建箱线图

首先，我们需要安装和导入Seaborn库。如果没有安装，可以使用pip指令进行安装。

pip install seaborn

导入Seaborn库时，惯例使用 import seaborn as sns。

接下来，我们可以使用Seaborn中的boxplot()函数创建一个简单的箱线图，并使用一个数据集进行演示。下面是一个例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 创建箱线图
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，将会创建一个基本的箱线图，其中x轴表示一周中的不同天，y轴表示每天的账单总额。箱体表示了每天账单总额的中位数和四分位数。

在箱线图中添加均值

由于Seaborn的箱线图中默认不包含均值，我们可以使用Matplotlib的axhline()函数在图表中添加水平线来表示均值。下面是一个例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 创建箱线图
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

# 添加均值水平线
ax.axhline(tips["total_bill"].mean(), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，将会创建一个箱线图，除了默认的中位数和四分位数外，还有一条红色虚线表示账单总额的均值。

自定义添加均值

除了使用默认的均值计算方法添加均值线外，我们还可以使用自定义的均值计算方法。下面是一个例子：

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

# 定义自定义均值计算方法
def custom_mean(data):
    return np.mean(data) + 10

# 创建箱线图
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

# 添加均值水平线
ax.axhline(custom_mean(tips["total_bill"]), color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，将会使用自定义的均值计算方法在箱线图中添加均值水平线。

总结

通过使用Seaborn库中的boxplot()函数，我们可以轻松创建箱线图来展示数据的分布情况。如果我们希望在箱线图中添加均值，我们可以使用Matplotlib的axhline()函数来实现。此外，我们也可以自定义均值计算方法来添加自定义的均值。

希望本文能够帮助您了解如何在Seaborn中添加均值到箱线图中。